数据增强通过合成更多的训练样本提高深度学习模型的泛化能力。TransformMix 是一种自动化方法，通过应用学习到的变换和混合扩增策略来创建具有正确和重要信息的混合图像，从而提高性能。

Mar, 2024

该研究提出了一种名为 SaliencyMix 的新型数据增强方法，能够有效地提高深度学习模型的泛化能力，使得该模型在图像分类上取得了最佳效果。

Jun, 2020

该论文提出了一种名为 CutMix 的数据增强策略，该策略结合了区域 dropout 策略和图像贴图技巧，其旨在提高卷积神经网络的分类性能，改善对象定位和提高网络的鲁棒性。实验结果显示，CutMix 方法在 ImageNet 数据集上的分类任务中能够持续地超越当前领先的数据增强方法，同时还能提高由其预训练的分类器在 Pascal 检测和 MSCOCO 图像字幕生成等任务中的表现。

May, 2019

提出了一种新的基于 saliency-aware 的 mixup 方法 ——GuidedMixup，通过一种高效的配对算法来最小化配对图像的显著区域间的冲突，平滑地插值两幅图像以更好地保留显著区域，并且可以在分类数据集上提供良好的计算效率与泛化性能之间的平衡。

Jun, 2023

深度神经网络在工业制造环境中，数据增强成为了缓解过拟合和提升网络性能的关键策略。我们提出了一种针对工业应用和基准数据集的方法 ContextMix，通过调整图片大小并将其整合到批次中的其他图片中，生成新的数据。该方法在性能上超过了现有的增强技术，并在公共基准数据集上的分类、检测和分割任务中展示了改进的结果。在真实的工业环境中，我们的方法表现出了显著的效果，尤其是在被动元件数据集上。

Jan, 2024

IPMix 提供了一种简单且可用于提高神经网络的鲁棒性的数据增强方法，通过整合图像级、补丁级和像素级三层数据增强，并引入结构复杂性和随机混合方法以扩大训练数据的多样性，实现在多个评估参数上的优越性能。

Oct, 2023

本文研究利用 CNN 和基于 Transformer 的物体检测器，在遥感应用中提出了一种新的增强方法 —— 拼贴拼贴，并与 PixMix 增强方法结合，实现对物体密度的更好控制，以提高检测器的性能和鲁棒性。

May, 2023

本文提出了一种监督式混合增强方法 SuperMix，使用牛顿迭代方法来提高效率，在对象分类和知识蒸馏任务中通过广泛的评估和消融研究验证了其有效性，将混合图像纳入蒸馏目标可显著提高结果。

Mar, 2020

最近，引入了一些基于图像混合的数据增强技术来改善深度神经网络的泛化能力。我们提出了一种名为 DiffuseMix 的新型数据增强技术，该技术利用扩散模型重塑训练图像，并使用我们量身定制的条件提示进行监督。DiffuseMix 在包括一般分类、细粒度分类、微调、数据稀缺性和对抗鲁棒性等任务上相较于现有最先进的方法取得了优越性能。

Apr, 2024

本文提出了一种基于 Attentive CutMix 的图像分类数据增强策略，在训练过程中利用中间层的注意力图寻找最具有辨别度的图像区域，能够显著提高基于卷积神经网络的图像分类性能。

Mar, 2020